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摘要
为进一步提升医学图像的视觉质量，针对DnCNN算法的局限性和医学图像的特征，采用改进的深度卷积神经网络算法进行图像去噪。改进方法应用多尺寸卷积核提取医学图像不同尺度特征，增加深度网络对医学图像的适应性；改进常规网络中激活函数和损失函数的定义方式，从而更好地保护输出结果中的边缘/纹理细节信息；增加一个跳跃连接，提升网络的训练速度和算法的收敛精度。仿真模拟结果表明，相比DnCNN算法、ID-CNN算法、BM3D算法和曲波变换去噪算法，该改进网络具有更好图像细节保持以及更好的去噪效果，图像的峰值信噪比平均提升56%以上，结构相似度平均提升至0.881。改进的深度卷积网络去噪效果好、效率高，在医学图像处理中具有较强的推广性。
- 出版日期2022
- 单位成都医学院; 现代教育技术中心
